毋庸置疑，算法推薦憑借對用戶瀏覽數據的精準分析，滿足了個性化的閱讀需求，也降低了人們獲取信息的成本。但不可否認，這種推薦方式在“越用越懂你”的同時，也將一些人推向了固步自封的“舒適圈”。比如，一些算法以興趣為導向，推薦用戶喜歡看的、愿意讀的，卻屏蔽掉了其他信息。人們看似瀏覽了很多內容，實際只是在不斷重復中強化固有的喜好和對事物的看法。一旦沉浸其中，探索世界多樣性的動力和欲望難免降低，最終加劇了“信息繭房”效應，將自己的生活桎梏在“繭房”中。

每個人對信息都有各自需求，這是人之常情；通過技術手段滿足人們對某類信息的偏好，同樣無可厚非。但一些不負責任的算法設計，已經不是單純地“量身定制”，而是刻意地逢迎和取悅用戶偏好，將泥沙俱下的網絡信息一股腦、無休止地推薦出來，甚至縱容虛假信息、低俗內容肆意傳播，導致受眾尤其是一些鑒別力、自控力不強的青少年越來越“偏”。

凡此種種，表面看是以算法推薦為核心的技術問題，但根源在技術設計、相關平臺業(yè)務導向出了問題。一些互聯網平臺認為，流量越多，收益預期越高，也更容易獲得資本的青睞和支持。然而，當唯流量馬首是瞻、算法主導一切時，信息平臺也就異化為純粹的利益平臺。行業(yè)內有句話：“把用戶當成豬，別管喂什么，養(yǎng)肥就行?！笨梢姡谝恍┢髽I(yè)經營者眼中，算法的價值取向也要給流量讓路，這就走偏了。

規(guī)范用好算法推薦技術，打破“信息繭房”的桎梏，不僅需要一些企業(yè)“校正”價值取向，更離不開相關各方的共同發(fā)力。比如，能否讓消費者更方便自由地“關閉算法”？針對算法推薦存在的漏洞和盲區(qū)，監(jiān)管部門如何進行更加精細的管理？為促使企業(yè)肩負起公共價值觀導向的責任，如何將價值評價作為關鍵指標納入產品設計中……總之，只有在內容的生產、分發(fā)、監(jiān)管等環(huán)節(jié)同時下功夫，我們才有望駛離“信息孤島”，擁抱更為廣闊、理性的天地。

人類學家尼克·西弗曾指出，算法是文化生活的一部分，不能僅從數學邏輯的角度去理解。這意味著，算法在實踐中不應片面追求效率，還必須兼顧公共價值觀、社會道德等價值內容。而這部分內容產生的社會影響，并不是數字可以直接計算出的。